Inférence sur réseaux géniques par Analyse en Facteurs

Résumé : La technologie des puces à ADN permet l'analyse simultanée du niveau d'expression de plusieurs milliers de gènes. Un des enjeux de l'analyse de ce type de données est de comprendre la structure de dépendance, qui rend compte des relations biologiques entre les gènes. En particulier, on s'intéresse ici à la modélisation du réseau de régulation des gènes impliqués dans le contrôle d'un caractère phénotypique. Dans un premier temps, on définit un cadre général pour la prise en compte de la dépendance par l'identification de facteurs latents, modélisant la variation commune à l'ensemble des gènes. On montre que l'introduction de ces facteurs dans les procédures d'analyse différentielle en améliore la puissance ainsi que la stabilité des taux d'erreurs. De plus, dans le contexte des modèles graphiques gaussiens pour la modélisation des réseaux d'interactions entre gènes, on présente une méthode d'estimation des corrélations partielles s'appuyant sur la réduction de la dimension des données par les variables latentes. La méthode est illustrée par son application à une étude visant à identifier les gènes impliqués dans le métabolisme des lipides chez le poulet (UMR INRA Génétique Animale de Rennes).
Complete list of metadatas

Cited literature [9 references]  Display  Hide  Download

https://hal.inria.fr/inria-00494802
Contributor : Conférence Sfds-Hal <>
Submitted on : Thursday, June 24, 2010 - 8:58:58 AM
Last modification on : Friday, November 16, 2018 - 1:22:53 AM
Long-term archiving on : Monday, September 27, 2010 - 11:40:29 AM

File

p164.pdf
Files produced by the author(s)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00494802, version 1

Citation

Yuna Blum, Chloé Friguet, Sandrine Lagarrigue, David Causeur. Inférence sur réseaux géniques par Analyse en Facteurs. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. ⟨inria-00494802⟩

Share

Metrics

Record views

411

Files downloads

118